关键字切词

最新推荐文章于 2021-02-01 14:22:09 发布
最新推荐文章于 2021-02-01 14:22:09 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： dictionary string
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yeerh/article/details/1018695
  public Dictionary<string, int> Match(int wordMaxLen, int areaCode, string text)
        {
            text = Regex.Replace(text, searchReg, "
yeerh
关注
人工智能_大模型013_AIGC生成式模型的增强检索_RAG知识补充检索_补充私域和实时场景知识_关键字检索增强---人工智能工作笔记0149
添柴程序猿的专栏
03-02 453
可以看到RAG的过程是,当我们左侧给他一个文档以后,可以看到,文档内容会进入到一个我们构建的向量知识库,然后当我们提问的时候左侧Llama2可以商用嘛?什么是RAG,RAG的意思就是,如果一套生成式AIGC大模型,你昨天训练了以后,那么今天的知识,还没有给他进行训练,那么回答的时候,他就会遗漏今天的知识,那么我们就可以通过检索的手段,把今天的知识,检索出来,然后补充道prompt中,给这个大模型.让他参考,这样就包含了今天的知识相当于实时了就.会说到向量检索,位向量检索,设计的数据库,然后实现RAG系统.
SEO基础知识之关键字分隔符的正确写法
酷酷的川的博客
05-22 8330
1、分隔符的使用是为了让搜索引擎能够正确识别以英文形式命名的URL中的关键字，我们需要使用相应的符号对词组之间的单词进行分隔，常见的分隔符包括：空格“ ”、横杠“-”、下划线”_”、逗号“，”及加号“+”等。 例如，搜索引擎并不能识别“digitalcamerabattery”，因为这个单词在搜索引擎的切词系统中是不存在的，但却可以识别“digital camera battery”或者“digi...
关键词切分_剖析搜索技术原理后，总结了内容页关键词布局优化的方法
weixin_32251071的博客
12-17 707
关键词是SEO的核心概念之一，SEO实践中很多工作都围绕关键词开展。本文尝试从搜索技术原理和网站优化实践结合，总结内容页关键词布局在SEO中的具体落地方法。一、搜索引擎技术原理简述搜索引擎最核心的底层技术基础是将用户查询词切分成自然语言中有意义的词组，然后从索引库找到包含这些词组中全部或部分关键词的内容，返回结果。正常人的搜索思路是带着关键词，去查找内容中是否包含该关键词。假设要从序号1-10的1...
cwss 按照指定的字符进行切词
lzj0470的专栏
11-15 151
cwss 按照指定的字符进行切词 在 Utility.SEPERATOP_CHAR = "|"; 在这里设置按|进行切词
laravel 分词搜索匹配度_巧用分词算法布局关键词SEO技巧分享
weixin_39550587的博客
11-04 312
在自然语言处理技术中，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文需要有分词这道工序。而搜索引擎的分词简单的理解，就是把搜索语句分成若干个互相独立、完整、正确的单词，然后在理解每个单词意思的基础上，根据汉语语法规则、语境、近义词，匹配出更符合用户搜索的关键词或语句的搜索结果。搜索引擎的分词算法特点：动态学习的过程，它会周期性基于词典、统计方法进行相关性计算和筛选。怎么理解呢？举个例子：从SEO...
基于词表的切词——最短路径方法
Rough.Potato
05-12 2169
最短路径方法的目的是使得分词后得到的词最少，实现的方法是从句子中匹配出所有在词表中的词，以词为边(边的权重为1)、词与词的间隔(切分点)为节点构造出一个有向无环图(DAG)，有唯一的起点(句子的开始)和唯一的终点(句子的结束)，找到一条最短路径，即切分最少。 和正向最大匹配一样最短路径方法只需要一个词表即可进行切词，但得到的结果要更好，主要原因是考虑到了上下文的衔接性，把切分过程从一维
中文切词分词
zwan0518的专栏
01-11 4982
简单记录中文切词分词分类：trie树、整词二分、逐字二分是基于上述两种的基础之上发展的算法。
关键词词云怎么做_如何生成关键词云图？
weixin_30314045的博客
12-29 4421
----- 引用朋友的一个微信公众号(运了个营)的文章==============1.效果展示 ==============原图是这样的“标签云”头像效果是这样的▽当然，不限于这两种其他样式自由发挥...============== 2.制作流程 ==============1.上传图片打开易词云官网(易词云 - YWordle yciyun.com)，在左侧工具栏“模板”中选择“自定义”，上传...
mysql查询关键字_MySQL查询关键词
weixin_28797725的博客
01-18 2548
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为select--from--where--group by--having--order by其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行：from--where--group by--having--select--order by,from:需要...
SEO优化利器：自动生成关键字工具
根据提供的文件信息，我们可以深入探讨关键字生成工具的构建原理、SEO优化的关键要素、自动切词技术的应用，以及网站文件结构和部署方面的知识。 ### 关键字生成工具 #### 工具目的 关键字生成工具的主要目的是...
用spacy切词，筛选特定词性
weixin_42167712的博客
02-01 952
import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_lg") # 读取停用词列表 from nltk.corpus import stopwords stopword_list = list(stopwords.words('english')) add_stopword_list = ["'s",'also','even'] stopword_list+=add_stopword_list # pos_tag = ['JJ','JJR','JJS','RB','R
提取到“需要的信息”后，我想进行文本切词匹配，比如包含“需要”或者“信息”，在<Android.veiw.Veiw>的元素节点中还包含数字，可以匹配的视窗，提取对应的数字。
09-09
2. 文本切词匹配：对视图元素的文本内容进行切词，匹配是否包含关键字“需要”或“信息”。 3. 数字提取：如果文本内容匹配到关键字，再对这些文本内容进行进一步的解析，以提取其中的数字。 4. 结果展示：将匹配...
es字符串类型string、text、keyword与分词
tyw15的博客
12-29 6702
ElasticSearch5.x以上版本使用text和keyword作为字符串类型取代之前版本的string类型。 字符串 - text：用于全文索引，该类型的字段将通过分词器进行分词，最终用于构建索引 字符串 - keyword：不分词，只能搜索该字段的完整的值，只用于 filtering 新版本字符串将默认被同时映射成text和keyword类型. 例如对下面的文档进行索引后: { "nameZh":"风2" } ElasticSearch将会为你创建下面的动态映射(...
让机器学会断句：基于词典的Bigram分词算法
李兰溪的专栏
01-14 4469
目录概述从序列到图Unigram 模型Bigram 模型实现 概述 分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如: 研究所取...
sshguard-firewalld-2.4.2-6.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Wecon PLC 代码 自动化代码
08-16
Wecon PLC 代码
【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估
08-16
内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。
球面纳米压痕应力-应变分析.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
08-16
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值